采用jupyter notebook编程工具,1、对bank.csv文件中的数据进行去重和去除空值操作; 2、对(1)中操作结果进行6:4分割,分别存入“20201208041006TrainData.csv”和“20201208041006TestData.csv”文件中1、采用pandas包对上面生成的20201208041006TrainData.csv文件进行去除空值和重复值操作,将结果存入DataFrame中 2、计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数 3、按照education分组,并计算nr_employed列平均值
时间: 2024-02-12 16:07:25 浏览: 90
pandas-challenge:使用Pandas和Jupyter Notebook进行数据分析
好的,我会根据您的要求逐步回答您的问题。
首先,我需要确认您的文件路径和文件名是否正确,并在代码中引入所需的库。请确认您的文件名为"bank.csv",并且文件在当前工作目录下。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 读取数据文件
df = pd.read_csv('bank.csv')
# 去重和去除空值
df.drop_duplicates(inplace=True)
df.dropna(inplace=True)
```
接下来,我们将数据集分为训练集和测试集,并将其保存到文件中。我们将使用sklearn库中的train_test_split函数,将数据集按照6:4的比例分割,并保存到csv文件中。
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 将数据集分为训练集和测试集
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.4, random_state=42)
# 将训练集和测试集保存到csv文件中
train_df.to_csv('20201208041006TrainData.csv', index=False)
test_df.to_csv('20201208041006TestData.csv', index=False)
```
接下来,我们对训练集数据进行去重和去除空值操作,并将结果存入DataFrame中:
```python
# 读取训练集文件
train_df = pd.read_csv('20201208041006TrainData.csv')
# 去重和去除空值
train_df.drop_duplicates(inplace=True)
train_df.dropna(inplace=True)
```
然后,我们计算DataFrame数据集中age列的最大值、最小值和中位数:
```python
# 计算age列的最大值、最小值和中位数
max_age = train_df['age'].max()
min_age = train_df['age'].min()
median_age = train_df['age'].median()
print("最大年龄是:", max_age)
print("最小年龄是:", min_age)
print("年龄中位数是:", median_age)
```
最后,我们按照education分组,并计算nr_employed列平均值:
```python
# 按照education分组,并计算nr_employed列平均值
grouped = train_df.groupby('education').mean()['nr_employed']
print(grouped)
```
以上就是根据您的要求对数据集进行操作的完整代码,您可以将代码复制到jupyter notebook中执行。
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